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课程介绍：( u6 i" m& \/ H* D1 Z1 C: \
8 ~* c; r4 m; P7 P, W
什么是TensorFlow? 7 `8 |3 q! G! Q0 \% I
- x0 t' O4 t. d4 i( TTensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算.' X# B% y; k9 l( k$ ?* \& m
6 S' z. `6 L# T4 W- `为什么要使用TensorFlow? ( n; p0 y( C' { f8 Z% e
# K* X1 k$ A% k" B @. x
TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一. 它擅长的任务就是训练深度神经网络.通过使用TensorFlow我们就可以快速的入门神经网络, 大大降低了深度学习（也就是深度神经网络）的开发成本和开发难度. TensorFlow 的开源性, 让所有人都能使用并且维护, 巩固它. 使它能迅速更新, 提升.* b4 u, w2 n! y" x3 o
0 ^5 J: q; z8 R+ j课程目录：
3 l" ^% t Y! S( f! b
$ H( w; S$ p I7 v! k1 Z8 O一、Tensorflow 简介
, j& g% R) f, ], q0 w) s- O1 Q# V6 l+ h1 d7 C: L( a: h* l
1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络+ e b. B5 ^. D) Q) H, a
1.2 什么是神经网络 (Neural Network)
) U6 W2 d/ T' _1.3 神经网络 梯度下降& ?' m( }4 Z t( Q3 C' U
1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑0 k% `/ ]* F+ [- i) S: d
1.5 为什么选 Tensorflow?0 K+ B+ u' b5 `% i. C& C/ l2 m
1.6 Tensorflow 安装5 C3 O1 c* f# S+ T7 {
1.7 神经网络在干嘛: d+ n& H7 d* A
; V5 r9 V5 a% ]6 |二、Tensorflow 基础构架9 r$ M2 A/ S. z0 B
; A- B! Z$ Y" S3 K9 E% p& M U# U2.1 处理结构
8 G5 L' x* |+ d5 _3 [2.2 例子2
9 [& e1 O# Y; g& [2 ?2.3 Session 会话控制
4 p# U+ i+ v& Y, L Z& K; B8 _2.4 Variable 变量8 b9 W; t8 o: @8 N/ `4 J$ R A
2.5 Placeholder 传入值
' n" k: [2 I) _5 C0 E1 }2.6 什么是激励函数 (Activation Function); v1 R5 k# O2 l" }$ c: Q4 c4 I
2.7 激励函数 Activation Function
$ }: D. Z3 G% Y R
; Q$ Q4 N) f; ^% p ~- X三、建造我们第一个神经网络
5 U* S3 H3 k" \) x" U" q+ x. b+ `' D8 Z, k- ^" w1 b
3.1 例子3 添加层 def add_layer()
& `: k: ~1 s. e6 [8 V+ A( t3.2 例子3 建造神经网络9 G, H: f5 t V" ]( z3 r
3.3 例子3 结果可视化* r e0 Q- q$ e" R* Z- |8 d2 B
3.4 加速神经网络训练 (Speed Up Training)7 O% ^7 \1 M# s: C% w Y% @' j, w0 n
3.5 优化器 optimizer5 }8 n' L Y1 w0 U8 E( a% U3 M
' Y" a# e( s7 n" b% w! d) v" p
四、可视化好助手 Tensorboard
i6 f3 R! V2 `# L7 M Q$ K$ ]1 E; P; e) P
4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1
. H$ w' v. J/ C _, `! w: K4.2 Tensorboard 可视化好帮手 2# c8 z! K! T3 n- N. z8 b# f- G
) E$ G: u3 r0 ~
五、高阶内容
; V( v9 W, m7 D" z/ t& p+ b, A' E7 C2 s
5.1 Classification 分类学习
5 |1 p& ^2 P4 N1 T6 d5.2 什么是过拟合 (Overfitting)
9 u+ m9 {; W- j0 C' s; d& }# F/ I/ W' G5.3 Dropout 解决 overfitting
6 s' D: w3 n. ^/ j; U5.4 什么是卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)3 x' B! v) A. ^) K. m/ q7 H) o
5.5 CNN 卷积神经网络 1 U. Y- r. d3 l {8 N0 G. k
5.6 CNN 卷积神经网络 26 D* V% M8 N5 x& i, K6 i4 ~$ E
5.7 CNN 卷积神经网络 3" O* U5 G5 q0 m7 Q+ F
5.8 Saver 保存读取2 w& g9 y4 f! l4 l' R/ B
5.9 什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)5 ^5 B, J# C t8 \# D
5.10 什么是 LSTM 循环神经网络: A, q, } Q# J. [9 @: ?
5.11 RNN 循环神经网络1 h8 R* P+ d0 ^) |$ k
5.12 RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)
) H! m& I- o) v% s5.13 RNN LSTM (回归例子)
4 \/ L$ K7 w2 O( L5.14 RNN LSTM (回归例子可视化)+ A4 }2 x$ \% S( f' E. {
5.15 什么是自编码 (Autoencoder)( j* Y$ ~9 U7 ?) E8 ^0 a
5.16 自编码 Autoencoder (非监督学习)% P, B/ Q, C6 i/ f
5.17 scope 命名方法
3 w& o# f; r1 u3 \8 ]9 |: V0 x' O5.18 什么是批标准化 (Batch Normalization)
7 z% I. _6 G s* v; {9 S5.19 Batch Normalization 批标准化
. V; S3 {+ J& y+ `4 v5.20 Tensorflow 2017 更新: n: V& t' J3 K9 @4 r# E4 d
5.21 用 Tensorflow 可视化梯度下降
& w+ ~# U) ^/ p4 M, f/ J) }5.22 什么是迁移学习 Transfer Learning6 r; R2 @, C2 W$ X# d7 C/ p
5.23 迁移学习 Transfer Learning' F! {* _0 d% o' V
' O2 ?8 B8 i8 J/ [3 O
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见# r$ H+ g$ W' p8 e/ H; H1 e5 L
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发表于 2022-6-8 20:45:03
